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在上一篇文章中，我们回顾了传统的序列模型（RNN/LSTM）及其在处理长序列时遇到的挑战：长距离依赖问题和并行计算困难。我们提到，Transformer 模型通过完全依赖注意力机制（Attention Mechanism）来克服这些问题。

那么，注意力机制究竟是什么？它是如何工作的？在本篇中，我们将深入探讨注意力机制的核心概念，理解缩放点积注意力、自注意力以及多头注意力，为理解完整的 Transformer 架构打下坚实基础。

一、基本概念

1. 基础注意力概念：Query (Q), Key (K), Value (V)

为了直观地理解注意力机制，我们可以借鉴信息检索或数据库查询的思路。想象你在一个图书馆里寻找一本特定的书：

• 你脑海中想的是你想要找的内容或主题，这可以看作是你的 Query (查询 Q)。
• 图书馆里的每一本书都有一个标签或索引（书名、作者、分类号等），这些标签可以看作是 Key (键 K)。
• 每本书本身的内容则是对应的 Value (值 V)。

当你进行检